Andres Sarmiento

[Andres Sarmiento @Andru2895Andres]

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[Call of Duty Modern Warfare 4 Informer @CODMW4Informer]

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[Kirk Borne @KirkDBorne]

[Download PDF] Data Science Project Manual

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[Dalson Figueiredo @DalsonFigueired]

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Esse material vai te ajudar a fazer mapas no R!

[Dalson Figueiredo @DalsonFigueired]

Quase todo dia recebo mensagens de pessoas perguntando “como migrar para a área de análise de dados”. Vou deixar algumas sugestões de como fazer isso a partir da minha experiência na área. Vou considerar também a trajetória de pessoas próximas e ex-alunos que agora ou já sabem mais do que eu ou já ganham mais do que seria esperado para a média de uma formação de um mestrando/doutorando.

1. Sua meta não deve ser virar programador. Programador tem de tuia por aí, como se diz. Como você vem de outra área, se tornar um programador raiz pode ser uma possibilidade, mas o caminho vai ser mais tortuoso e, ao final do processo, qual vai ser o seu diferencial? Um programador com background em Direito?

2. Você tem que estudar três conteúdos de forma integrada: a) programação; b) análise de dados (estatística) e c) o conteúdo específico da sua área de formação. Então, se você já tem uma graduação em Filosofia, por exemplo, uma saída interessante seria aprender técnicas de text mining e fazer uma análise de tópicos dos escritos comparando a corrente Nacionalista x Idealista. Como é uma habilidade que pouca gente tem nessa área, rapidamente você vai se tornar uma pessoa diferenciada.

3. Existem muitas plataformas para aprender os conteúdos de programação e análise de dados sem sair de casa. Com certeza isso é uma vantagem pois evita gastar tempo e recursos com deslocamento. Mas também é um desafio pois vai exigir um pouco mais de disciplina e foco. Comece com os cursos do Coursera e Edx. Tem curso de tudo, com todo tipo de linguagem de programação, em todos os níveis, tem coisa em português, espanhol, inglês e mandarim. Fazer uma especialização deve ser o caminho natural depois que você finalizar o básico. Um mestrado na sua área e/ou na área de análise dados também vai ser excelente.

4. Procure materiais para te ajudar a começar. Tipo, livros de introdução ao R. Livros de introdução à Estatística. Livros de introdução à análise de dados. E aí é fazer como faziam os incas e astecas, ler, fichar e fazer os exercícios para fixar o conhecimento.

5. Hoje, com IA, tudo ficou mais fácil. Problemas que você gastaria literalmente horas para resolver, podem ser resolvidos em segundos. Claro que isso também representa um risco porque a sua vida pode ficar excessivamente fácil demais.

6. Você também não deve almejar se tornar o próximo John Nash. Claro que é bom estudar matemática. E a minha sugestão é que você faça isso. Mas lembre-se que o piloto de F1 entende menos sobre o funcionamento do motor do que o engenheiro mecânico. E vai ser sempre assim. Você é o usuário da parada e não o desenvolvedor. Agora, se você quiser criar modelos, desenvolver software com algoritmos que você mesmo elaborou, não tem para onde correr, vai ter que estudar matemática sim.

7. Por fim, procure um projeto para treinar e aplicar as novas habilidades. Pode ser um projeto de pesquisa. Pode ser um artigo. Pode ser sua própria tese ou dissertação. Pode ser um produto com fins comerciais. O importante é você ter algo para colocar a mão na massa. O processo de aprendizagem vai ser muito mais dinâmico e divertido.

[Rosana Ferrero 📈📊🙌 @RosanaFerrero]

👀Cómo realizar Análisis Exploratorio de Datos sin empezar por los gráficos💡
💣 Es habitual que el EDA comience con visualizaciones llamativas (diagramas de dispersión, etc.). Pero ¿y si empezáramos por otra parte? ¿Y si, antes de mirar gráficos, enseñamos a mirar los datos?💥

[SAROJ PARAJULI @Parajulisaroj16]

Python is one of the most popular programming languages used for data science due to its powerful libraries and frameworks. https://t.co/R8gU2W0mWo
#DataScience #pythonprogramming #DataScientists #dataengineering #datavisualizations #statistics #mathematics #MachineLearning

[Dalson Figueiredo @DalsonFigueired]

Aqui vc vai encontrar um repositório de ementas de cursos de análise de dados.

https://t.co/wIMd9sdPZ8

Veja ementa por ementa, veja os materiais que são sugeridos, os livros, artigos.

Esse material deve ser útil para vc montar uma trilha de aprendizagem no curto, médio e longo prazo. Bons estudos. Abs,

[Bastián Olea 🌸 @bastimapache]

TUTORIAL: visualización de datos con {ggplot2} 📊🎨
Aprende desde lo más básico a crear gráficos en R, pasando por más de 10 tipos de visualización, y muchos consejos para crear gráficos bonitos ✨ #rstats
👉🏼 https://t.co/A0BI0uUHDb

[Formula 1 @F1]

LEWIS HAMILTON WINS #F1SPRINT, HIS FIRST VICTORY FOR FERRARI 🤩

#F1 #ChineseGP

[Andres Sarmiento @Andru2895Andres]

@diegofmejia Hola @diegofmejia ¿Este año vas a narrar la F1 en @FOXSportsMX ? Saludos.

[Lula @LulaOficial]

Hoje é o dia de sentir ainda mais orgulho de ser brasileiro. Orgulho do nosso cinema, dos nossos artistas e, principalmente, orgulho da nossa democracia. Eu e Janja estamos muito felizes assistindo tudo ao vivo.

O Oscar de Melhor Filme Internacional para Ainda Estou Aqui é o reconhecimento do trabalho de Walter Salles e toda equipe, de Fernanda Torres e Fernanda Montenegro, Selton Mello, do Marcelo Rubens Paiva e família e todos os envolvidos nessa extraordinária obra que mostrou ao Brasil e ao mundo a importância da luta contra o autoritarismo. Parabéns! Viva o cinema brasileiro, viva Ainda Estou Aqui.

[Rosana Ferrero 📈📊🙌 @RosanaFerrero]

🚨 Mitos acerca de los intervalos de confianza 🚨

💡 Los IC, tan populares en investigación, a menudo se malinterpretan y se utilizan para obtener conclusiones equivocadas. 🧠

🔍 Lo que crees vs. Lo que realmente son los IC: 👇🧵🔥

#stats #rstats #analytics #datascience #data

[deni @fiagirly]

📻 | Bono: “Ok Lewis, we’ll go strat mode 5 and it’s HAMMERTIME!” 🗣️

[Luiz-Eduardo Del-Bem @dudelbem]

Quero viver num mundo onde as pessoas sabem a diferença entre análise e visualização de dados. Pegar uma tabela e meter um gráfico de barras ou linha azul no Excel não é análise nenhuma. 🤷‍♂️

[Dalson Figueiredo @DalsonFigueired]

Você já parou para pensar sobre quando a significância estatatística não é significativa? Neste artigo, publicado na @ReviewBrazilian, apresentamos uma introdução acessível ao famoso, temido e odiado valor p (sig).

Metodologicamente, utilizamos replicações, simulações e dados observacionais para demonstrar situações em que a significância estatística não é realmente significativa.

Nossas principais recomendações:

1. Sempre analise graficamente seus dados antes de interpretar o valor p;

2. É inútil estimar o valor p para amostras não aleatórias;

3. O valor p é altamente influenciado pelo tamanho da amostra;

4. É desnecessário estimar o valor p ao lidar com dados populacionais.

https://t.co/MVKrWDLNpu

[Dalson Figueiredo @DalsonFigueired]

Não se deixe comover pela eleição presidencial de 2024 nos EUA. Continue estudando métodos e técnicas de pesquisa, principalmente se estiver em um curso de Humanidades.

Estude programação. Estude análise de dados. Estude estatística. No domingo, estude um pouco de matemática.

E aí vai chegar o dia em que vc vai ter q rejeitar propostas de trabalho. Vá por mim!

[IA João @MartinsJoa_]

A Nvidia acabou de lançar cursos online gratuitos.

Sem custos e sem necessidade de inscrição.

Aqui estão os 7 melhores cursos para este ano:

[Dalson Figueiredo @DalsonFigueired]

Quem não chora não mama.

Galera do curso R, vamos sortear 10 bolsas para quem fizer o RT se essa mensagem passar de 100 RTs?

@BeaMilz